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现代图书情报技术  2008, Vol. 24 Issue (8): 48-52     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.08
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一种面向用户兴趣的个性化语义查询扩展方法
张克状1 刘友华1 黄芳1 李寅2
1(南京大学信息管理系 南京 210093)
2 (南京大学工程管理学院 南京 210093)  
A Semantic and Personalized Query Expansion Method Based on Users’Interests
Zhang Kezhuang1  Liu YouhuaHuang FangLi Yin 2
1(Department of Information Management,Nanjing University, Nanjing 210093, China)
2 (School of Management and Engineering,Nanjing University, Nanjing 210093, China)  
全文: PDF (505 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

在基于本体的语义查询扩展研究的基础上,结合用户模型的研究,提出要将用户的兴趣模型与查询扩展相结合,实现个性化的语义查询扩展,并把个性化的语义查询扩展过程分为两个阶段——检索关键词向用户模型中的个性化领域本体概念的映射以及在本体层次对映射概念的语义扩展,给出每一阶段的实现算法。实验表明该方法能够提高信息检索的查准率和查全率,在一定程度上满足个性化的查询需求。

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李寅
张克状
刘友华
黄芳
关键词 查询扩展本体个性化用户兴趣    
Abstract

 This paper proposes a new query expansion method which combines user modeling research and the research of query expansion based on Ontology,realizing the personalized semantic query expansion. And it divides the process of personalized semantic query expansion into two stage ——the mapping  from keywords to the concepts included in the user modeling and the semantic extension at the level of Ontology, and the algorithm of each stage is gaven in this papar. The experiment indicates that this method can enhance the accuracy ratio and the recall of the information retrieval, and meet personalized needs in the certain extent.

Key wordsQuery expansion    Ontology    Persionalization    User interest
收稿日期: 2008-05-28      出版日期: 2008-08-25
: 

TP393

 
通讯作者: 张克状     E-mail: kezhuang1985@yahoo.com.cn
作者简介: 张克状,刘友华,黄芳,李寅
引用本文:   
张克状,刘友华,黄芳,李寅. 一种面向用户兴趣的个性化语义查询扩展方法[J]. 现代图书情报技术, 2008, 24(8): 48-52.
Zhang Kezhuang,Liu Youhua,Huang Fang,Li Yin . A Semantic and Personalized Query Expansion Method Based on Users’Interests. New Technology of Library and Information Service, 2008, 24(8): 48-52.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2008.08.08      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2008/V24/I8/48

[1] Bhogal J,MacFarlane A,Smith P. A Review of Ontology Based Query Expansion[J].Information  Processing & Management,2007,7(43):866-869. 
[2] Lexical Database Homepage About WordNet[EB/OL].[2008-03-06].http://wordnet.princeton.edu.
[3] Suomela S,Kekalainen J. Ontology as a Search-Tool:A Study of Real Users’Query Formulation With and Without Conceptual Support[J]. ECIR,2005,3408:315-329.
[4] Furnas G W,Landauer T K,Gomez L M. The Vocabulary Problem in Human-system Communication[J]. Communication of ACM,1987,30(11):964-971.
[5] Ronda C, Angehm A, Nabeth T, et al. Using Conversational Agents to Support the Adoption of Knowledge Sharing Practices[J]. Interacting with Computers,2003,15(1):57-89.
[6] 徐振宁. 基于本体的Web数据语义信息的表示与处理方法[D].长沙:国防科技大学,2002.
[7] 李勇. 智能检索中基于本体的个性化用户建模技术及应用[D].长沙:国防科技大学,2002.
[8] Pretschner A.Ontology Based Personalized Search[D].Lawrence,KS:The University of Kansas,1999.
[9] 关庆珍,周竹荣. 基于Ontology的用户模型研究[J]. 计算机应用,2007,27(10):15-19.
[10] 梅翔. 语义检索中若干关键问题研究[D].北京:北京邮电大学,2007.
[11] Anyanwu K,Sheth A. ρ –Queries:Enabling Querying for Semantic Associations on the Semantic Web[C].In:Proceeding of the WWW2003,New York:ACM Press, 2003:690-699.
[12] Khan L,  McLeod D, Hovy E. Retrieval Effectiveness of an Ontology-based Model for Information Selection[J]. The VLDB Journal, 2004,13(1):71-85.
[13] LIBSVM[CP].[2008-02-06].http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/index.html.
[14] 顾华建. 基于本体的语义查询技术研究[D].南京:河海大学,2007.

[1] 黄名选,蒋曹清,卢守东. 基于词嵌入与扩展词交集的查询扩展*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(6): 115-125.
[2] 盛姝, 黄奇, 杨洋, 解绮雯, 秦新国. HL7 FHIR框架下中国医疗领域信息交换研究与解决方案[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 13-28.
[3] 吴彦文, 蔡秋亭, 刘智, 邓云泽. 融合多源数据和场景相似度计算的数字资源推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 114-123.
[4] 丁浩, 艾文华, 胡广伟, 李树青, 索炜. 融合用户兴趣波动时序的个性化推荐模型*[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(11): 45-58.
[5] 曾桢,李纲,毛进,陈璟浩. 区域公共安全数据治理与业务领域本体研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(9): 41-55.
[6] 席运江, 杜蝶蝶, 廖晓, 仉学红. 基于超网络的企业微博用户聚类研究及特征分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(8): 107-118.
[7] 苏庆,陈思兆,吴伟民,李小妹,黄佃宽. 基于学习情况协同过滤算法的个性化学习推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 105-117.
[8] 郑淞尹,谈国新,史中超. 基于分段用户群与时间上下文的旅游景点推荐模型研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(5): 92-104.
[9] 魏伟,郭崇慧,邢小宇. 基于语义关联规则的试题知识点标注及试题推荐*[J]. 数据分析与知识发现, 2020, 4(2/3): 182-191.
[10] 强韶华,罗云鹿,李玉鹏,吴鹏. 基于RBR和CBR的金融事件本体推理研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(8): 94-104.
[11] 夏立新,曾杰妍,毕崇武,叶光辉. 基于LDA主题模型的用户兴趣层级演化研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 1-13.
[12] 邓诗琦,洪亮. 面向智能应用的领域本体构建研究*——以反电话诈骗领域为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 73-84.
[13] 张怡文,张臣坤,杨安桔,计成睿,岳丽华. 基于条件型游走的四部图推荐方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 117-125.
[14] 高广尚. 用户画像构建方法研究综述*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(3): 25-35.
[15] 叶佳鑫,熊回香. 基于标签的跨领域资源个性化推荐研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(2): 21-32.
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